香港科技大学（HKUST）研究团队近日开发出一种高分辨率仿生眼，该系统集成了全彩成像、超过 160 度的视场角以及事件驱动的运动检测功能。这项成果旨在为机器人和自动驾驶系统提供紧凑且高效的视觉传感器解决方案。
相关研究论文题为《用于全彩视觉和事件驱动运动检测的偏差校正生物眼》（Aberration-corrected bionic eye for full-color vision and event-driven motion detection），已发表于 2026 年 11 月出版的《自然材料》（Nature Materials）杂志上。DOI 标识为：10.1038/s41563-026-02685-5。
突破曲面制造瓶颈，像素密度大幅提升
传统相机通常依赖平面图像传感器，需配合多个光学元件及外部处理来纠正光学像差，这往往导致系统体积庞大、功耗增加且视场受限。虽然模仿生物视网膜几何形状的曲面图像传感器能支持更紧凑的广角成像并提升光学性能，但在高曲率表面上制造高密度像素阵列一直是个难题，因为传统光刻工艺主要适用于平面基板。
为解决这一挑战，由电子与计算机工程系主任范志勇教授带领的团队开发了一种新的三维激光制造工艺，能够在半球形基底上直接制造密集的光敏像素阵列。这一技术突破使得像素数量从该团队 2020 年在《自然》杂志发表的第一代仿生眼中的仅 100 个，跃升至当前系统的 367,500 个。
据范志勇介绍，新开发的仿生眼拥有每英寸 1,905 像素（ppi）的像素密度，成功克服了曲面图像传感器的关键分辨率瓶颈。他展望道：“我们相信未来可以开发出拥有超过 100 万个感应像素的超级仿生眼。”
集成全彩成像与高效运动检测
这款新型仿生眼采用半球形双人造视网膜设计，包含对蓝色、绿色和红色敏感的层，整体光谱响应范围覆盖 300 至 800 纳米，从而实现了全彩色成像。同时，系统在超过 160 度的宽视场中保持了经过像差校正的高质量图像。
除了静态图像捕捉，该设备的双联设计还实现了传感器内的事件驱动运动检测。与传统方法需要传输完整图像序列以处理运动数据不同，新系统可直接在传感器层面提取与运动相关的信息，无需传输完整的帧序列。
测试数据显示，在同等条件下，这种基于事件的传感方式相比传统基于帧的成像方法，带宽需求降低了 99.95% 以上，同时仍保持了 98.6% 的运动识别精度。这一特性对于需要实时处理移动物体信息的机器人和自主系统而言，显著降低了数据传输和处理负担。
本研究的第一作者为前博士生及博士后研究员（现任福丹大学助理教授），并与香港大学（广州）的齐云龙教授合作完成。范志勇教授为唯一通讯作者。
